Lexical analysis applied to an open-ended question using IRaMuTeQ
Analyse lexicale appliquée à une question ouverte à l'aide d'IRaMuTeQ
Résumé
IRaMuTeQ is the free successor to Alceste. They are two lexical analytics software. IRaMuTeQ offers many analyses. After a lemmatization of the corpus, it provides to count the number of times each lemma has been quoted. It also offers to compare between the modalities of a variable "out of corpus" the significant difference in the vocabulary used by each one by a Chi2 test. It is also possible to make a language typology using the hierarchical top-down classification developed by Max Reinert (1983). This method begins with a CA, then continues with the search for an optimal partition and results in the separation of the corpus into a desired class number. Some parameters (adjustable or not) must be understood in order to use the software correctly: the minimum number of text segments per class, the minimum frequency of an analyzed form, and the overlapping criterion. Thanks to this software, I analyzed data from the Consumer Trends survey developed by the CREDOC. The goal is to understand the mental and social representations of happiness through the open question “If I tell you “being happy”, what are you thinking about?”. The same question has been asked in 2013, and knowing that a typology cannot be aged, a system of AFC applied on a contingency table between lemmas and sociodemographic variables to be studied per year, allows to see the evolution of vocabulary between these two years, with the possibility to see these evolutions according to socio-demographic variables.
IRaMuTeQ est le successeur gratuit d’Alceste, deux logiciels d’analyse lexicale. Il offre un grand nombre d’analyses. Après une lemmatisation du corpus, il propose de compter le nombre de fois que chaque lemme a été cité, de comparer entre les modalités d’une variable « hors corpus » la différence significative de vocabulaire utilisé par chacune par un test du Chi2. Il permet aussi de faire une typologie de discours à l’aide de la classification descendante hiérarchique développée par Max Reinert (1983). Cette méthode débute par une AFC, puis continue par la recherche optimale d’une partition pour aboutir à la séparation du corpus en un nombre de classe voulu. Certains paramètres (ajustables ou non) doivent être compris afin d’utiliser correctement le logiciel : le nombre minimum de segments de texte par classe, la fréquence minimum d'une forme analysée et le critère de chevauchement. Ce logiciel a permis d’analyser les données de l’enquête « Tendances des consommations » du CRÉDOC de 2019. Le but étant de comprendre les représentations mentales et sociales du bonheur grâce à la question ouverte « Si je vous dis « être heureux », à quoi pensez-vous ? ». Il a été intéressant d’étudier comment comparer des données sur plusieurs années. La même question ayant été posée en 2013, et sachant qu’une typologie ne peut être vieillie, un système d’AFC appliqué sur un tableau de contingence entre les lemmes et les variables sociodémographiques à étudier par année, permet de voir l’évolution du vocabulaire entre ces deux années.
Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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